本書系統(tǒng)介紹了B10銅鎳合金的組織與性能調(diào)控,重點(diǎn)分析稀土釔對(duì)該合金的組織與耐蝕性能的影響,并基于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立B10合金的耐蝕性能的預(yù)測(cè)模型。主要內(nèi)容包括:合金元素在銅鎳合金中的作用;晶界工程及層錯(cuò)在銅鎳合金中的研究現(xiàn)狀;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在性能預(yù)報(bào)中的作用;B10白銅合金組織與性能研究方法以及晶界圖像的獲取方法;釔微合金化對(duì)B10合金組織與結(jié)構(gòu)的影響,包括鑄態(tài)與退火態(tài);釔微合金化對(duì)B10合金耐蝕性能的影響;釔微合金化的B10合金腐蝕產(chǎn)物膜的形貌、成分及耐蝕機(jī)理;基于圖像分析技術(shù)對(duì)B10銅鎳合金耐蝕性進(jìn)行預(yù)測(cè);基于優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)B10銅鎳合金耐蝕性能進(jìn)行預(yù)測(cè)。
本書可供從事金屬材料行業(yè)、海洋工程材料行業(yè)以及相關(guān)的材料類的工程技術(shù)人員和經(jīng)營(yíng)管理人員閱讀,也可供材料類、計(jì)算機(jī)類等相關(guān)專業(yè)的高等工科院校師生參考。
1 銅鎳合金概述
1.1 引言
1.2 銅鎳合金
1.2.1 合金元素在銅鎳合金中的作用
1.2.2 晶界工程在銅鎳合金中的應(yīng)用
1.2.3 銅鎳合金的層錯(cuò)幾率
1.3 稀土在銅合金中的應(yīng)用
1.3.1 稀土對(duì)銅合金組織的影響
1.3.2 稀土對(duì)銅合金耐蝕性能的影響
2 圖像特征分析與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 圖像特征分析技術(shù)
2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN,Convolutional Neural Network)研究意義
2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程
2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征方法
3 實(shí)驗(yàn)材料與方法
3.1 實(shí)驗(yàn)材料
3.2 實(shí)驗(yàn)方案
3.2.1 釔含量對(duì)白銅合金組織與性能試驗(yàn)
3.2.2 B10合金的晶界特征的圖像表征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備
3.4 材料測(cè)試與分析
3.4.1 組織觀察
3.4.2 晶界與層錯(cuò)分析
3.4.3 腐蝕測(cè)試與分析
4 釔微合金化對(duì)B10合金組織結(jié)構(gòu)的影響
4.1 釔微合金化對(duì)B10合金鑄態(tài)組織的影響
4.1.1 鑄態(tài)金相分析
4.1.2 稀土夾雜物分析
4.1.3 均勻化退火態(tài)B10合金的金相分析
4.2 釔微合金化對(duì)B10合金最終退火態(tài)組織的影響
4.3 釔微合金化對(duì)B10合金層錯(cuò)幾率的影響
4.4 釔優(yōu)化晶界特征的微觀機(jī)理分析
4.5 本章小結(jié)
5 釔微合金化對(duì)B10合金耐蝕性能的影響
5.1 釔微合金化B10合金均勻化退火態(tài)耐蝕性能
5.1.1 極化曲線分析
5.1.2 電化學(xué)阻抗譜分析
5.2 釔微合金化B10合金最終退火態(tài)耐蝕性能
5.2.1 極化曲線分析
5.2.2 電化學(xué)阻抗譜分析
5.3 本章小結(jié)
6 釔微合金化B10合金腐蝕產(chǎn)物膜研究及耐蝕機(jī)理
6.1 釔微合金化B10合金均勻化退火態(tài)腐蝕產(chǎn)物膜
6.2 釔微合金化B10合金最終退火態(tài)腐蝕產(chǎn)物膜
6.3 釔微合金化B10合金耐蝕機(jī)理
6.4 本章小結(jié)
7 基于圖像分析的B10銅鎳合金耐蝕性預(yù)測(cè)
7.1 圖像預(yù)處理
7.1.1 預(yù)處理步驟
7.1.2 邊緣檢測(cè)簡(jiǎn)介
7.1.3 四種邊緣算子及各自檢測(cè)結(jié)果
7.1.4 邊緣檢測(cè)結(jié)果分析
7.1.5 基于晶界特性的細(xì)邊緣提取
7.2 模型的構(gòu)造
7.3 模型的改進(jìn)
7.4 本章小結(jié)
8 基于優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的B10銅鎳合金耐蝕性預(yù)測(cè)
8.1 相關(guān)基本理論
8.2 優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.3 計(jì)算結(jié)果與分析
8.4 在公開數(shù)據(jù)集下與其他方法對(duì)比
8.5 本法應(yīng)用于晶界圖像分類預(yù)測(cè)結(jié)果
8.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)